opencv:特徵檢測與提取——SIFT and SURF

一：前言 特徵檢測是計算機視覺和圖像處理中的一個概念。它指的是使用計算機提取圖像信息，決定每個圖像的點是否屬於一個圖像特徵。特徵檢測的結果是把圖像上的點分爲不同的子集，這些子集往往屬於孤立的點、連續的曲線或者連續的區域。在opencv中，我們常用的特徵檢測算法有SIFT，SURF以及HOG，LBP，Haar特徵檢測等等，下面我們將分別介紹這幾個算法。篇幅有點長，我儘量每個地方都能說到，有錯誤的地方

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